简介：摘要：以图搜图技术近年来在计算机视觉领域取得了显著进展，并广泛应用于电商、医学影像分析、社交媒体内容检索等多个领域。以图搜图，亦称基于内容的图像检索，通过分析图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，实现自动化的图像检索和匹配。本文综述了以图搜图技术的基本概念、最新方法及面临的挑战，重点介绍了基于传统特征（如SIFT、SURF、HOG等）和深度学习方法（如卷积神经网络和Transformer）的图像检索技术的发展。我们详细讨论了全局特征与局部特征的组合应用，以及通过几何验证和重排序等策略优化检索性能的最新进展。最后，本文分析了以图搜图技术在大规模数据处理、跨领域适应性和实时性方面的挑战，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同，多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升，许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战，然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展，首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义，接着讨论了多标签图像分类问题挑战，然后详细回顾多标签图像分类的最新进展，其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果，如深度卷积神经网络、Transformer，最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。

简介：摘要：近年来无监督图像分类取得了显著进展，尤其是通过对比学习和自监督学习的应用，提升了在缺少标注数据情况下的分类性能。本文综述了无监督图像分类的基本概念、方法和最新进展，重点探讨了对比学习、自编码器、视觉变换器等技术在无监督图像分类中的应用。通过比较主流的无监督方法，如SimCLR、MoCo、MAE、DINO等，本文分析了不同方法的优势和局限，展望了无监督学习在大规模图像分类任务中的应用前景。无监督学习能够有效应对数据标注困难的挑战，具有较强的泛化能力，为图像分类领域提供了有力支持。

简介：摘要：多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同，多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升，许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战，然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展，首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义，接着讨论了多标签图像分类问题挑战，然后详细回顾多标签图像分类的最新进展，其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果，如深度卷积神经网络、Transformer，最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。